Matlabの基本ホームQiitaブログ雑記ブログリンク集お問い合わせMatlabコストをかけずにScilabで済ますつもりでいたのですが、とうとう誘惑に負けてMatlabを購入してしまいました。基本だけでよいので、Matlab本体で済まそうと思っていたのですが、やはりSimulinkくらいは、、、最適化と制御検討は、、、と思い、結局いくつか追加モジュールも購入。思ったより高くついてしまったものの、納得のクオリティ。使い勝手が良く、面白くてたまらないです。整理していきたいと思います。基本コマンドMatlabはマニュアルが充実しているので、覚えておきたいものだけ記載します。全ての要素が1の2行3列の2次元配列を作成する場合、a=ones(2,3)※すべての要素0にしたい場合は、zeros、乱数にしたい場合はrand。Sensorsipad/iphoneを使ったお手軽IOT(データ取得)こちらのブログにまとめました。蒸気圧データへのフィッティング詳細はゆくゆく整理していきたいと思いますが、まずは計算前提と検証結果です。Perryのエンジニアリングブックから、水の蒸気圧データを抜き打ちで12点ほど抜出し→エクセルにデータを移し、そのデータを読み込んで、以下の条件で学習させてみます。使用したデータは以下になります。以下のようにcolormapを使い、計算サイクル100,200,400,800,1600,3200毎に結果を出力するようにしていますが、学習回数が増えるに従って、精度が上がっていく様子が確認できます。colormap;plot(temp(:,1),VP(:,1),'color',b(6*k,:));考察がまだあまりできていないのですが、隠れユニット数が少ないと全く学習が進まないかったのと、正則化パラメーターが結構効きました。低温度域のデータは、正則化パラメーターを調整しないとなかなか教師データに近づけることができませんでした。低温度域は、そもそも蒸気圧の絶対値自体が小さいため、誤差の絶対値が小さいことと、傾きがかなり寝ている部分なので勾配法で解が収束しづらく、正則化が必須になるのかなと考えています。検証のまとめも行いたいと思いますが、ひとまず試行過程の結果を以下にまとめておきます。温度と蒸気圧の関係だけでは機械学習を使う必要性は無いですが、、、。Pirikaの記事に感銘を受けて、まず勉強がてら試してみました。面白そうなネタを探してみたいと思います。当サイトに不具合、ご意見等ございましたらCEsolutionにお知らせください。